Monitorización y Control de la Emisión de Olores en Instalaciones de Aguas Residuales: Proyecto SulfSCAN

el . . Visto: 19903

sesion04 palacios04   El proyecto SulfSCAN que se presenta en este artículo, propone un novedoso enfoque para la obtención de  mapas de concentración mediante el despliegue de una red de sensores olfativos de bajo coste, y el desarrollo de sistemas de modelización atmosférica que permitan estimar la dispersión de los olores en tiempo real.

 

C. Palacios1, J. G. Monroy2, J. Gonzalez-Jimenez2, J. Olalla3 y Antonio J. Moyano1

1. Empresa Municipal de Aguas de Málaga S.A. (EMASA), Málaga.
2. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática, Universidad de Málaga.
3. European Management Consulting, grupo Top-Digital, Málaga.

   Conflictos de interés: El autor declara que no existe conflicto de intereses.

   Editor académico: Carlos N Díaz.

   Calidad del contenido: Este artículo científico ha sido revisado por al menos dos revisores. Vea el comité científico aquí

   Cita: C. Palacios, J. G. Monroy, J. Gonzalez-Jimenez, J. Olalla y Antonio J. Moyano, 2015, Monitorización y Control de la Emisión de Olores en Instalaciones de Aguas Residuales: Proyecto SulfSCAN, III Conferencia Internacional sobres gestión de Olores en el Medio Ambiente, Bilbao, España, www.olores.org

   Copyright: Los autores retienen la propiedad del copyright de sus artículos, pero los autores permiten a cualquier persona descargar, reusar, reimprimir, modificar, distribuir y/o copiar artículos del sitio web de olores.org, siempre que se citen los autores originales y las fuentes. No es necesario permiso específico de los autores o de los editores de esta web.

   ISBN: 978-84-608-2262-2.

   Palabras claves: gestión de olores, EDAR, EBAR, aguas residuales, H2S.

Resumen

  Para poder garantizar un mínimo impacto por olores de las instalaciones de transporte y tratamiento de aguas residuales es necesario poder determinar, en tiempo real, los niveles de inmisión en las zonas del perímetro de las instalaciones. A tal efecto, un mapa denso de las concentraciones asociadas a los gases olorosos sería la solución ideal a partir de la cual se podrían tomar decisiones efectivas sobre el control de las emisiones. El proyecto SulfSCAN que se presenta en este artículo, propone un novedoso enfoque para la obtención de dichos mapas de concentración mediante el despliegue de una red de sensores olfativos de bajo coste, y el desarrollo de sistemas de modelización atmosférica que permitan estimar la dispersión de los olores en tiempo real.

1. Introducción

   La gestión del agua residual en núcleos urbanos lleva asociada la generación de malos olores, tanto en sus procesos de transporte: redes de saneamiento y estaciones de bombeo, como en su tratamiento en las estaciones depuradoras de aguas residuales (EDAR), lo que supone un problema en la gestión de estas instalaciones. En zonas cálidas y particularmente de costa, el problema se ve incrementado ya que los mecanismos de formación de gases olorosos se aceleran con el aumento de la temperatura y los tiempos de residencia. Por otro lado, las temperaturas bajas de la noche estratifican el aire contaminado por la inversión de temperatura a poca altura del suelo (cubierta atmosférica) generando un proceso de “inversión térmica” que dificulta la dispersión de los contaminantes en la atmósfera.

   Las sustancias que generan estos olores malolientes son básicamente compuestos reducidos de azufre que se generan por la actividad bacteriana de especies sulfatorreductoras. En condiciones anaeróbicas (ausencia de oxígeno) y presencia de materia orgánica, estas bacterias reducen los sulfatos presentes a especies reducidas, principalmente sulfuro de hidrógeno (H2S) cuyo olor característico es “huevos podridos”.

   Las medidas de prevención de estos compuestos tienen sus limitaciones en la fase líquida, siendo difícil lograr efectos de reducción del orden de 2 mg/l con eficiencia (función/coste). El elevado coste de estas medidas preventivas, junto con el impacto medioambiental producido por el uso de sustancias químicas, hacen necesaria una planificación y ejecución minuciosa por parte de la administración de la EDAR. A esta gran problemática se suma el hecho de que el sistema olfativo humano es muy sensible a los compuestos reducidos del azufre, siendo el umbral de detección de unos 5 ppb (partes por billón) para el caso de H2S.

   Todo esto lleva a la necesidad de disponer de un sistema de monitorización de H2S tanto en puntos de emisión como en inmisión, que permita de forma continua (tiempo real) conocer la distribución real de dichas sustancias con la sensibilidad correspondiente. Sin embargo, los sistemas de monitorización actuales distan mucho de estas características, permitiendo tan solo medias puntuales en el espacio (un solo sensor que debe ser desplazado por las zonas a monitorizar) y en tiempo (generalmente cada varias semanas o incluso meses, dependiendo del coste de ejecución). La dificultad estriba, fundamentalmente, en dos aspectos. Por un lado, se requiere disponer de una red de sensores de bajo coste, con la sensibilidad y selectividad suficiente para medir los compuestos olorosos involucrados a los niveles de concentración perceptibles por el sistema olfativo humano. Por otro lado, es preciso desarrollar modelos de propagación y dispersión de los gases que, en base a las medidas puntuales (en espacio y tiempo) de los sensores y teniendo en cuenta las condiciones ambientales locales, permita crear un mapa denso y en tiempo real de la concentración de los gases a partir de la cual se puedan tomar decisiones efectivas de control de las emisiones.

   El proyecto SulfSCAN pretende dar una solución a este importante problema ambiental y social, proponiendo un sistema de monitorización basado las siguientes dos líneas de trabajo:

· Diseño de los sensores adecuados para la monitorización del H2S (se toma como parámetro indicador) tanto en emisión en torres como en puntos de inmisión, a unos costes bajos e integrables en los sistemas SCADA de las instalaciones.

· Desarrollo de un simulador que alimentándose de los datos anteriores y otros datos meteorológicos pueda inferir un mapa de olores del entorno en tiempo real.

2. Descripción del sistema

   El proyecto SulfSCAN plantea un novedoso sistema de monitorización de H2S el cual puede ser dividido en dos partes fundamentales atendiendo al diagrama de bloques mostrado en la Figura 1: un innovador sistema sensorial basado en el concepto de nariz electrónica, y un sistema de creación de mapas de dispersión de contaminantes atendiendo a medidas de emisión, inmisión y datos atmosféricos.

 2.1 Sistema sensorial para la detección de sulfuro de hidrógeno

   La solución propuesta en este proyecto se basa en el despliegue de una red de sensores olfativos tanto dentro de las plantas generadoras de los malos olores (EDAR y EBAR) como en las zonas perimetrales de las mismas. A modo de ilustración, la Figura 2 presenta un ejemplo simplificado de una posible distribución de estos sensores olfativos. La distribución de la red de sensores busca abarcar el mayor rango angular en torno a la fuente emisora, así como disponer de medidas a diferentes distancias para estudiar el efecto de la dispersión junto a las condiciones meteorológicas del lugar.

sesion04 palacios01Fig. 1: Diagrama de bloques del sistema de monitorización de H2S propuesto en el proyecto SulfSCAN. La línea discontinua separa los dos partes principales del proyecto: (arriba) sistema sensorial para la detección de H2S y su posterior almacenamiento, (abajo) modelado y estimación de la dispersión de H2S en el entorno, y gestión de la información resultante.

   Los sensores olfativos están basados en el concepto de nariz electrónica (Gonzalez-Jimenez et al., 2011) siguiendo una arquitectura modular que integra diferentes componentes inteligentes e independientes entre sí (Sanchez-Garrido et al., 2014). Este tipo de arquitectura permite una más fácil y rápida adaptación a los requisitos del sistema a monitorizar mediante la selección de los componentes necesarios en cada caso. Igualmente, dada la necesidad de monitorizar tanto en las fuentes de emisión, como en puntos de inmisión, las narices electrónicas a desplegar son diseñadas para trabajar en diferentes rangos de concentraciones: para emisión en el rango de 100-500ppb, y para inmisión en el rango de 5-20ppb.

sesion04 palacios02 CustomFig. 2: Ejemplo simplificado de la distribución de la red de sensores olfativos en torno a las fuentes emisoras (EDAR y EBARs). La red se distribuye en todas direcciones y a diferentes distancias del foco emisor para estudiar el efecto de la dispersión.

 2.2 Modelado y estimación de la dispersión de H2S en el entorno

   Una vez los datos de concentración de sulfuro de hidrógeno y de las condiciones meteorológicas locales hayan sido captados por la red de monitorización, estos tienen que ser usados para generar una estimación de como esos olores se distribuyen en el entorno. Para ello, en este proyecto se propone un complejo sistema de generación de mapas de distribución de gases el cual está basado en dos bloques fundamentales (véase Figura 1):

  • Modelo de dispersión atmosférica . Este bloque inicial hace uso de las medidas de concentración de H2S tomadas en los puntos de emisión, de las condiciones meteorológicas, y de los datos del entorno como son la elevación del terreno o la presencia de obstáculos significativos (como el caso de edificios). Con esto datos, se genera una estimación inicial de como esos olores se dispersan en el entorno de la EDAR o EBAR. Para ello se emplean modelos de dispersión atmosférica disponibles comercialmente, como son el caso de AERMOD (US Environmental Protection Agency, 2004) o CALPUFF (US Environmental Protection Agency, 2010). Estos modelos atmosféricos llevan muchos años siendo desarrollados, optimizados y aplicados en diversas facetas industriales y de investigación, lo que les dota de un respaldo y validez internacionales.
  • Estimador de Concentración Espacial . Una de las componentes innovadoras del presente proyecto es la consideración de un bloque funcional que fusione por un lado las estimaciones iniciales de dispersión de H2S generadas por el modelo de dispersión atmosférica, y por otro lado las medidas sensoriales tomadas en inmisión. Concretamente, en este proyecto se propone emplear modelos matemáticos de generación de mapas de distribución de gases (Blanco et al., 2013; G. Monroy et al., 2014; G. Monroy et al., 2015) que permitan la fusión de las dos fuentes de información, estimando un nuevo mapa de distribución de H 2S que sea más consistente con la información disponible en cada instante de tiempo. A modo de ilustración, las Figuras 3 y 4 muestran ejemplos de mapas de dispersión de olores generados con estos algoritmos matemáticos tanto en simulación como con datos reales, respectivamente.

3. Discusión y conclusiones

   Como se puede observar en la Figura 4, donde se presentan los distintos mapas de olores de una ciudad generados en el plazo de 3 días consecutivos y tomando 3 franjas horarias distintas, no existe coincidencia entre ninguno de los escenarios mostrados. Esto pone de manifiesto la importante variabilidad temporal y espacial de las emisiones olorosas, las cuales vienen afectadas por las condiciones climáticas (inversiones térmicas, direcciones e intensidades del viento, etc.), pero también por las condiciones fisco-químicas y biológicas de las fuentes emisoras (aguas residuales).

sesion04 palacios03Fig. 3: Ilustración de la generación de mapas de dispersión de contaminantes. (a) Reconstrucción 3D de la concentración del gas a partir de las medidas sensoriales (marcadas como puntos rojos) (b) Mapa de dispersión 2D estimado.

sesion04 palacios04

Fig. 4: Mapas de distribución de volátiles compuestos orgánicos generados como parte de un estudio de monitorización de olores producidos por residuos sólidos urbanos (G. Monroy et al., 2014). Los ejes (x,y) de cada mapa representan las celdas en las que se ha dividido el entorno para la estimación de concentraciones, la línea blanca punteada describe el camino trazado en la recolección de los datos usando una nariz electrónica móvil, mientras que los puntos rojos determinan la posición conocida de los contendores de residuos sólidos de la localidad.

   Ante esta variabilidad en la dispersión de los gases olorosos, y teniendo en cuenta el gran número de factores que afectan a dicho proceso, las empresas gestoras u organismos públicos responsable de la operación de los sistemas de saneamiento y depuración, precisan de herramientas de seguimiento y control en tiempo real para poder adaptar sus estrategias de operación a las condiciones existentes en cada momento. El proyecto SulfSCAN introducido en este trabajo propone una ingeniosa solución a este problema social y medioambiental. SulfSCAN se basa en el despliegue de una red de sensores de bajo coste para posibilitar la monitorización tanto de fuentes de emisión como de puntos de inmisión en los alrededores de la planta. Estas medidas sensoriales son posteriormente procesadas por algoritmos matemáticos de modelado atmosférico y estimación espacial, para obtener un mapa denso de concentraciones a partir del cual es posible tomar decisiones de control.

Referencias

  • Blanco, J.L., G. Monroy, J., Gonzalez-Jimenez, J. y Lilienthal, A. 2013. A Kalman Filter Based Approach to Probabilistic Gas Distribution Mapping. Proceedings of the 28th Annual ACM Symposium on Applied Computing. Coimbra (Portugal). p. 217-222.
  • G. Monroy, J., Blanco, J.L. y Gonzalez-Jimenez, J. 2015. Time-Variant Gas Distribution Mapping with Obstacle Information. Autonomous Robots. p. 1--16.
  • G. Monroy, J., Gonzalez-Jimenez, J. y Sanchez-Garrido, C. 2014. Monitoring Household Garbage Odors in Urban Areas Through Distribution Maps. IEEE Sensors. Valencia (Spain). p. 1364-1367.
  • Gonzalez-Jimenez, J., G. Monroy, J. y Blanco, J.L. 2011. The Multi-Chamber Electronic Nose - An Improved Olfaction Sensor for Mobile Robotics. Sensors. 11, 6. p. 6145-6164.
  • Sanchez-Garrido, C., G. Monroy, J. y Gonzalez-Jimenez, J. 2014. A Configurable Smart E-Nose for Spatio-Temporal Olfactory Analysis. IEEE Sensors. Valencia (Spain). p. 1968-1971.
  • US Environmental Protection Agency. 2010. A User’s Guide for the CALPUFF dispersion model. EPA-454/B-95-006.
  • US Environmental Protection Agency. 2004. AERMOD: Description of model formulation. EPA-454/R-03-004.

 

Comentarios (0)

There are no comments posted here yet

Deja tus comentarios

  1. Posting comment as a guest.
Archivos adjuntos (0 / 3)
Share Your Location

Por favor note que este sitio usa cookies para funcionar adecuadamente.

Aprenda más sobre nuestra política de cookies Saber más

Acepto

Consulte los siguientes puntos si quiere aprender más sobre nuestra política de cookies.

 

¿Qué son las cookies?

   Una cookie es un archivo almacenado en el navegador web que registra información de la visita de un usuario, tales como preferencias del usuario. Cuando el usuario regresa a la web, el navegador web proporciona la cookie con la información almacenada al sitio.

¿Para qué se usan las cookies?

   Las cookies se usan para ajustar el contenido de la web a las preferencias del usuario y para optimizar la web. Las cookies almacenan información importante para mejorar la experiencia de los usuarios en la web. Normalmente se usan para:

  •     Almacenar información sobre logueo así el usuario no necesita reloguearse de nuevo en cada visita a la web. No obstante, no es necesario estar registrado o registrada para ver todo el contenido de la web. La única ventaja que tiene registrarse es recibir el boletín mensual de noticias.
  •     Reconocer el tipo de dispositivo y el navegador con el que el usuario navega por la web, para optimizar la web a esas características.
  •     Recopilar estadísticas que puedan ayudarnos a comprender como interactúan los usuarios con la web, lo que nos permite mejorar su estructura y contenido. Dado que tratamos de respetar tu privacidad al máximo, intentamos trabajar con motores estadísticos dedicados menos conocidos, pero que no usan estos datos después para otros fines publicitarios.

¿Qué tipos de cookies se usan?

   Hay dos tipos de cookies: las cookies persistentes y las cookies de sesión. Las cookies persistentes se mantienen en su disco duro por un periodo de tiempo especificado en el parámetro de archivo de la cookie o hasta que se eliminan manualmente. Cuando usted regresa a una página web y se le requiere nuevamente, a pesar de haber almacenado anteriormente sus datos de acceso, es debido aque la cookie persistente ha expirado; esto ayuda a aumentar la seguridad a la vez que se mantiene la accesibilidad.

   Por otro lado, las cookies de sesión se usan temporalmente y expiran una vez cerrada la página web o el navegador. Éstas se utilizan para rastrear la actividad del usuario en una web durante una sola visita. Cuando una página web requiere que verifique su edad y localización en cada visita antes de permitir el acceso al contenido y sin requerir ningún dato personal adicional, es que las cookies de sesión están en funcionamiento.

¿Las cookies incluyen datos personales?

   Si fuera necesario la recopilación de información personal, por ejemplo para la creación se cuentas, entonces las cookies podrían almacenar información personal. Sin embargo, este no es el caso de las cookies de olores.org.

Gestión de cookies

   Por defecto, los navegadores están configurados para aceptar las cookies. Sin embargo, estas características pueden modificarse bloqueando por completo las cookies o informando al usuario cada vez que se utilizan. La información detallada sobre las cookies y sus opciones asociadas se encuentran en las opciones/preferencias de configuración de cada navegador.

¿Qué cookies registra olores.org?

   Olores.org recoge datos de las cookies con dos propósitos:

  • Realizar un seguimiento estadístico.
  • Establecer las preferencias de idioma.

   Nosotros utilizamos cookies a través de Statcounter para recopilar diferentes datos estadísticos.

Cookies de Statcounter

   StatCounter es una web de servicios analíticos. Utilizamos StatCounter para traquear la actividad de nuestra página web. Estas estadísticas nos ayudan a entender cómo los usuarios interactúan con la web para mejorar el diseño y la funcionalidad de ésta, para ofrecer una mejor experiencia online a nuestros visitantes. Si usted visita Olores.org, una cookie analítica (llamada "is_unique") se guardará en su navegador. Esta cookie se utiliza solamente para determinar si usted es un visitante nuevo o recurrente y para estimar las visitas únicas a la web. En esta cookie no se almacena ninguna información personal.

Rehusar las cookies de Statcounter

   Usted puede configurar su navegador para aceptar/rechazar las cookies analíticas de StatCounter en este enlace:

   NOTAS:

  • Su decisión de rechazar/aceptar las cookies analíticas de StatCounter para todas las páginas web que utilizan el servicio de StatCounter (incluyendo el propio sitio web de StatCounter)
  • Si usted rechaza todas las cookies analíticas de StatCounter, una cookie de rechazo (llamada "refusal_cookie") se instalará para recordar esta preferencia y cualquier cookie analítica existente de StatCounter en su navegador se eliminará.
  • Si usted borra/modifica/elimina la cookie de rechazo, deberá volver a visitar esta página web para re-establecer sus preferencias.
  • La cookie de rechazo se establece solamente para su navegador y equipo actuales. Si usted utiliza múltiples navegadores/equipos, deberá establecer la cookie de rechazo en cada caso.
  • También puede cambiar la configuración de las cookies directamente en su navegador. Conozca más sobre las cookies y como manejarlas en este enlace: http://www.allaboutcookies.org/cookies/index.html
  • O aprenda a ajustar las opciones de las cookies para navegadores específicos aquí: